Silicon Valleys Journal 科技与产品动态·· 2026-09-14AI 评分19
内存带宽天花板：端侧自回归 AI 的架构极限与下一步
The Memory-Bound Ceiling: Why Autoregressive On-Device AI Has an Architectural Limit, and What Comes Next
AI 导读
端侧自回归语言模型的速度瓶颈不在算力或模型压缩，而在每生成一个 token 都需将全部活跃权重经内存总线搬移，算术强度低导致计算单元空转。量化与剪枝只能缓解带宽压力，无法改变逐 token 串行生成的架构本质。文本扩散等并行解码路线可一次处理多个 token 位置，提升算术强度，使负载从内存受限转为计算受限。
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